近年來，大型語言模型（LLMs）在生物醫學領域展現潛力，但常面臨錯誤輸出和幻覺等問題。為了解決這些挑戰，我們開發了基於知識圖譜的思維（KGT）框架，將LLMs與知識圖譜結合，透過整合可驗證資訊來增強回應，顯著減少推理錯誤。KGT框架適應性強，能在多種開源LLMs中表現良好，並能發現藥物新用途及預測抗藥性。總體而言，KGT框架提升了LLMs在生物醫學的準確性與實用性。 PubMed DOI

隨著科學文章數量快速增加，如何組織和提取資訊成為一大挑戰，顯示出自動化的必要性。本研究探討利用大型語言模型（如OpenAI的GPT-4.0）來提取科學文獻中的關鍵洞察。我們開發了名為ArticleLLM的系統，透過手動基準微調來提升模型表現，並採用多演員LLM策略，結合多個微調模型的優勢，增強提取效果。本研究顯示LLMs在關鍵洞察提取上的潛力，並強調協作微調的好處，有助於提升學術文獻調查與知識發現的效率。 PubMed DOI

隨著城市成為人類活動的核心，城市感知的重要性日益提升。大型語言模型（LLMs）透過其語言框架，為城市感知帶來新機會。本文探討LLMs在理解城市機制上的潛力，重點在於改善人類與LLMs的知識轉移、提升對城市運作的認識，以及透過LLM代理實現自動化決策。雖然LLMs能提供更深入的城市動態理解，但也面臨多模態數據整合、時空推理、文化適應性和隱私等挑戰。未來的城市感知需善用LLMs的智慧，並克服這些挑戰，以促進智能和可持續的城市發展。 PubMed DOI

這篇論文探討智慧駕駛艙的演變，強調傳統規則方法在理解使用者行為上的限制，導致開發的功能無法滿足真實需求。為改善這一點，建議使用知識圖譜（KGs）來組織和檢索資訊。作者提出GLM-TripleGen模型，專注於分析駕駛艙狀態與使用者行為的隱藏關係，並解決實體識別和關係提取的挑戰。透過創建數據集和使用低秩適應（LoRA）方法，實驗結果顯示該模型在生成駕駛艙三元單位方面表現優於現有方法，具備良好的穩健性和泛化能力。 PubMed DOI

這篇文件探討擴增實境（XR）的快速發展，並強調大型語言模型（LLMs）整合進XR系統的潛力。它提出三個主要支柱：感知與情境意識、知識建模與推理，以及視覺化與互動。這種整合在神經康復、安全訓練和建築設計等領域具有顯著好處，同時也需考量隱私、透明度和包容性等倫理問題。文件鼓勵進一步研究，目的是創造更智能且以使用者為中心的XR系統。 PubMed DOI

這篇評論強調大型語言模型（LLMs）在合成生物學（SynBio）教育與研究中的重要性，特別是在生物製造領域。文章比較了美國和中國的LLMs在解決SynBio問題上的表現，並探討了它們如何從非結構化數據中提取資訊、建立知識圖譜，及促進檢索增強生成。預期LLMs將提升代謝建模和工程中的設計-建造-測試-學習（DBTL）循環，並推動自動化實驗室的發展。最後，呼籲建立LLMs的基準、發展生物安全措施，並促進相關領域專家的合作。 PubMed DOI

這項研究利用GPT-4.0整合臨床數據，開發了一個全面的敗血症知識圖譜。敗血症是一種變異性大的病症，傳統知識圖譜建構困難。研究者從中國西部三家醫院建立了多中心敗血症數據庫，收集了10,544名患者的數據。透過GPT-4.0的技術，成功生成了包含1,894個節點和2,021個關係的知識圖譜，顯示其在實體識別和關係提取上的優越性。這項成果不僅增進了對敗血症的理解，也為臨床決策提供了支持，成為未來研究的寶貴資源。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）能理解和產生自然語言，正改變醫療、教育、金融等產業，提升效率和準確度。不過，LLMs也有倫理、偏見和高運算成本等問題。本文分析其發展、應用和限制，並探討未來趨勢。 PubMed DOI

大型語言模型正帶動材料科學革新，讓自動化材料發現成真，像是資料擷取、性質預測都更有效率。不過，目前還有專業知識整合不夠、資源消耗大等問題。未來要加強LLM的適應性、效率和可信度，才能讓這些技術在實際應用上更可靠、更公平。 PubMed DOI

這篇論文提出用大型語言模型（像 GPT-4o）自動化醫療術語對應 SNOMED CT 等本體，建立 RDF 知識圖譜。研究比較六種系統，發現 GPT-4o 等現代 LLMs 在準確度和語意理解上都比傳統方法好很多，能大幅提升醫療知識圖譜的準確性和資料整合效率。 PubMed DOI